本文關(guān)鍵詞：基于多特征融合的室內(nèi)場(chǎng)景識(shí)別

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【摘要】：針對(duì)室內(nèi)場(chǎng)景識(shí)別,提出將全局特征與局部特征相結(jié)合,利用兩類特征在空間尺度上的互補(bǔ)特性,獲取更全面的場(chǎng)景圖像特征。分別采用Gist算法和PHOG算法進(jìn)行全局和局部的特征提取,并確定以Gist+i*PHOG形式進(jìn)行特征融合。在獲得場(chǎng)景圖像特征的基礎(chǔ)上,引入支持向量機(jī)(SVM)進(jìn)行室內(nèi)場(chǎng)景圖像的識(shí)別,利用1-a-1方法實(shí)現(xiàn)室內(nèi)場(chǎng)景多分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法對(duì)于室內(nèi)典型場(chǎng)景的識(shí)別率可以達(dá)到60~80%。
【作者單位】： 東北大學(xué)基建管理處;東北大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【分類號(hào)】：TP391.41
【正文快照】： 場(chǎng)景識(shí)別的關(guān)鍵在于圖像特征的提取。在2005年之前,基于低級(jí)特征的場(chǎng)景識(shí)別方法(顏色、紋理等)獲得了廣泛的應(yīng)用[1,3-5]。例如,Serrano等人[2]從圖像的子區(qū)域中提取顏色和紋理信息,實(shí)現(xiàn)圖像子區(qū)域的分類與標(biāo)記。當(dāng)前的研究已轉(zhuǎn)向中層特征和圖像視覺(jué)詞匯。例如,Olivia[3]利用頻

【相似文獻(xiàn)】

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